在证据栅格地图中融合激光扫描仪与立体相机
机器人学
2019-03-12 v2
摘要
近年来自动驾驶技术取得了巨大进展，特别是由于对环境感知的改善。为了在城市复杂环境中提供安全且不过于保守的驾驶，数据融合不仅应考虑冗余感知以表征周围障碍物，还应能够描述超越存在/不存在（无论是二值还是概率的）的不确定性与误差。本文引入了一种丰富的世界表示，更确切地说是通过证据栅格地图对障碍物潜在存在的表示。提出了一种由两种差异很大的传感器（激光扫描仪和立体相机）创建该表示的方法，以及用于数据融合和时间更新的算法。该工作能更好地处理城市环境的动态方面并妥善管理误差，从而创建更可靠的地图。我们使用基于 Dempster-Shafer 理论的证据框架来建模传感器对环境的感知。提出了一种新的组合算子，在考虑不同传感器栅格各自不确定性的前提下合并它们。此外，我们引入了一个新的具有高层状态的长寿命层，可维护车辆整个轨迹的全局地图并区分静态与动态障碍物。在真实道路数据集上的结果表明，通过添加无该方法时可能遗漏的相关信息，可改善环境建图数据。
引用
@article{arxiv.1805.10046,
title = {Fusing Laser Scanner and Stereo Camera in Evidential Grid Maps},
author = {Michelle Valente and Cyril Joly and Arnaud de la Fortelle},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.10046},
year = {2019}
}